使用三个不同大小的卷积核是为了减少参数的数量。 1.首先是卷积核的数量问题。 因为一张图片可能有很多特征,所以可能需要学习多个卷积核用来提取图像特征。 图中不同颜色代表不同的特征,需要学习对应数量的卷积核进行特征提取。 对于灰度图像,例如一个图像大小是5×5, 有一个3×3的卷积核对着图像进行卷积,卷积结束...
1、实现跨通道的交互和信息整合 2、 进行卷积核通道数的降维和升维 3、 在保持feature map尺度不变的(即不损失分辨率)的前提下大幅增加非线性特性 跨通道的交互和信息整合 使用1 * 1卷积核,实现降维和升维的操作其实就是channel间信息的线性组合变化,3 * 3,64channels的卷积核前面添加一个1 * 1,28channels的...
由于这个特性,在 CNN 中,FC 常用作分类器,即在卷积、池化层后加 FC 把特征变换到样本空间。而卷积可以看做一定条件约束的“全连接”,如用 1 * 1 的卷积,可以与全连接达到同样的效果。 但是由于全连接层参数冗余,有些模型使用全局平均池化 (Global Average Pooling, GAP) 来代替全连接。
对于长宽为偶数的特征图，使用大小为3x3、步幅为2、填充为1的卷积核进行下采样，是因为这种情况下的下...
已知原始图像尺寸为7*7,使用3*3的卷积核进行卷积,不进行填充,步长为1,则卷积后得到的特征图大小为() A.4*4B.6*6C.3*3D.5*5 点击查看答案进入小程序搜题 你可能喜欢 如果要制作一张企业近年来发展历程图,用下面哪种图形效果会更佳? A.流程 B.矩阵 C.关系 D.循环 点击查看答案进入小程序搜题 模...
百度试题 结果1 题目有一个44x44x16的输入,并使用大小为5x5的32个卷积核进行卷积,步长为1,无填充(nopadding),输出是多少? A. 39*39*32 B. 40*40*32 C. 44*44*16 D. 29*29*32 相关知识点: 试题来源: 解析 B
google使用的1*3和3*1代替3*3的卷积核 google使用的1*3和3*1代替3*3的卷积核,会不会对图像的特征提取造成影响?卷积核的物理涵义就是对图像中的部分区域的特征进行提取,那么这样造成的影响又改怎么处理慕虎6205893 2019-04-03 11:04:42 源自:4-3 卷积神经网络进阶(inception-mobile-net) ...
有一个44×44×16的输入,并使用大小为5×5的32个卷积核进行卷积,步长为1,无填充(nopadding),输出是多少?()A.393932B.404032C.444416D.292932
15×15的图像使用3×3的卷积核进行卷积操作,步长为1,得到图像的尺寸为( )。A.12×12B.3×3C.15×15D.13×13
第1题 有一个44x44x16的输入,并使用大小为5x5的32个卷积核进行卷积,步长为1,无填充(nopadding),输出是多少? a.29*29*32 b.39*39*32 c.44*44*16 d.40*40*32 点击查看答案 第2题 有一个44x44x16的输入,并使用大小为5x5的32个卷积核进行卷积,步长为1,无填充(nopadding),输出是多少 a.29*29...